Amélioration du contexte pour le llm via parsing de références de tickets #12

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wpetit · 2025-02-22T18:27:29+01:00

wpetit commented

2025-02-22 18:27:29 +01:00

Description

Le but de cette demande est d'améliorer la capacité du modèle de langage à générer des tickets pertinents en fournissant des informations de contexte supplémentaires. Actuellement, les références aux tickets existants sont souvent incluses dans les résumés sous forme de balises (#<issue_id>). Il est nécessaire de développer une fonctionnalité permettant d'extraire et de récupérer ces tickets liés via le parsing des références dans le résumé. Cela permettra de fournir au modèle de langage une compréhension plus approfondie du contexte, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des tickets générés.

Détails d'implémentation

Développement d'un parseur de références : Créer un module capable de parser les résumés pour identifier et extraire les références aux tickets sous forme de #<issue_id>.
Récupération des tickets liés : Une fois les références extraites, développer une fonctionnalité pour récupérer les détails des tickets correspondants à partir de la base de données ou du système de gestion de tickets.
Intégration avec le LLM : Intégrer les informations de contexte supplémentaires (tickets liés) dans le processus de génération de tickets par le modèle de langage, afin d'améliorer la compréhension du contexte et la qualité des outputs.
Gestion des erreurs et des exceptions : Mettre en place un mécanisme pour gérer les cas où les références sont incorrectes, les tickets liés sont introuvables, ou tout autre erreur pouvant survenir pendant le processus.

Tests d'acceptance

Test de parsing des références : Vérifier que le parseur peut correctement identifier et extraire les références aux tickets dans différents formats de résumé.
Test de récupération des tickets : Valider que les détails des tickets liés sont correctement récupérés et disponibles pour le LLM.
Test de génération de tickets avec contexte : Évaluer la qualité et la pertinence des tickets générés par le LLM lorsqu'il dispose d'informations de contexte supplémentaires.
Test de robustesse : Tester le système avec différents scénarios d'erreur pour s'assurer qu'il gère correctement les exceptions et les erreurs.

## Description Le but de cette demande est d'améliorer la capacité du modèle de langage à générer des tickets pertinents en fournissant des informations de contexte supplémentaires. Actuellement, les références aux tickets existants sont souvent incluses dans les résumés sous forme de balises (`#<issue_id>`). Il est nécessaire de développer une fonctionnalité permettant d'extraire et de récupérer ces tickets liés via le parsing des références dans le résumé. Cela permettra de fournir au modèle de langage une compréhension plus approfondie du contexte, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des tickets générés. ## Détails d'implémentation 1. **Développement d'un parseur de références** : Créer un module capable de parser les résumés pour identifier et extraire les références aux tickets sous forme de `#<issue_id>`. 2. **Récupération des tickets liés** : Une fois les références extraites, développer une fonctionnalité pour récupérer les détails des tickets correspondants à partir de la base de données ou du système de gestion de tickets. 3. **Intégration avec le LLM** : Intégrer les informations de contexte supplémentaires (tickets liés) dans le processus de génération de tickets par le modèle de langage, afin d'améliorer la compréhension du contexte et la qualité des outputs. 4. **Gestion des erreurs et des exceptions** : Mettre en place un mécanisme pour gérer les cas où les références sont incorrectes, les tickets liés sont introuvables, ou tout autre erreur pouvant survenir pendant le processus. ## Tests d'acceptance 1. **Test de parsing des références** : Vérifier que le parseur peut correctement identifier et extraire les références aux tickets dans différents formats de résumé. 2. **Test de récupération des tickets** : Valider que les détails des tickets liés sont correctement récupérés et disponibles pour le LLM. 3. **Test de génération de tickets avec contexte** : Évaluer la qualité et la pertinence des tickets générés par le LLM lorsqu'il dispose d'informations de contexte supplémentaires. 4. **Test de robustesse** : Tester le système avec différents scénarios d'erreur pour s'assurer qu'il gère correctement les exceptions et les erreurs.

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